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Internet de las Cosas y Big Data en el mantenimiento y gestión de activos. 9 DE MAYO DE 2018
JoséLuisVillaRamírez.HugoSantiagoAguirreMayorga.LuisCarlosTrujilloArboleda.
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Contenido. 1. CentrosdeExcelenciayApropiación,CEAs2. Industria4.03. InternetdelasCosas4. BigData5. IoTyBigDataenelmantenimientoylagestióndeactivos
6. Casos
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Líderestecnológicos
EmpresasAncla
Universidades
1. Centros de Excelencia y Apropiación.
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Líderestecnológicos
EmpresasAncla
Universidades
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Fortalezas Generación de diseño electrónico propio, escalabilidad y flexibilidad.
Orientado a soluciones integrales.
Estrategia de generación de productos y plataformas de servicios.
Amplia red de soporte de los integrantes del Centro.
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2. Industria 4.0
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ChristophRoseratAllAboutLean.com
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Industria 4.0 “INDUSTRIE 4.0 connects embedded system productiontechnologies and smart production processes to pave theway to a new technological age which will radicallytransform industry and production value chains andbusinessmodels.” —GermanyTradeandInvest
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Objetivo: creación de valor a partir de la información
Tomardecisiones
CrearnuevosProductos,Servicioso
funcionalidades
Sensar
AgregarDatos
Analizar
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Las tecnologías de Industria 4.0
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3. Internet de las Cosas
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Definiciones.
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“3.1.9 Internet of things (IoT): A globalinfrastructure for the information societyenabling advanced services by interconnecting(physical and virtual) things based on existingand evolving, interoperable information andcommunicationtechnologies.”
UniónInternacionaldeTelecomunicacionesITU-TY.2060(2012)
“Wedefine“theInternetofThings”assensorsandactuatorsconnectedbynetworkstocomputingsystems.Thesesystemscanmonitorormanagethehealthandactionsofconnectedobjectsandmachines.Connectedsensorscanalsomonitorthenaturalworld,people,andanimals.”
MckinseyGlobalInstituteReportIoT(2015)
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Potencial del IoT.
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Hogar.
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v Seguridaddelacasayseguridadpersonal(porejemploniñosenpiscina).
v Gestióndecalefacción/aireacondicionado/iluminación.
v Medicióndeconsumodeserviciospúblicos.
v Dispositivosautónomos.
v Diseñobasadoenpatronesdeutilización.v Analíticadepreventa.
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Oficina.
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v Seguridaddeedificiosyoficinas.
v Gestióndecalefacción/aireacondicionado/iluminación.
v Productividadysaludorganizacional.v Rediseñoconbaseenanalítica.
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Retail.
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v Pagoautomático.
v Trazabilidaddecompradores.
v Promocionespersonalizadasentiemporeal.
v Optimizacióndeespacioyubicacióndeproducto.
v Inventarioautomatizado,incluyendoelproductoenestantería.
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Factorías. (Fábricas, data center, granjas, hospitales)
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v Monitoreodeprocesos.
v Gestióndeactivos.v Mantenimientopredictivo.
v Optimizacióndelacadenadesuministros.
v Seguridadlaboral.
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Worksites (Oil&gas, minería, construcción).
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v Gestióndeoperaciones.
v Gestióndeactivos(equiposmóviles).
v Mantenimientopredictivo.
v Productividaddetrabajadores.v Seguridadlaboral.
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Ciudades.
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v Distribuciónenergíaeléctrica(SmartGrid).
v Deteccióndefugasdeagua.v Gestióndetráficoygestióndetransporte.v Monitoreoambiental.
v Monitoreoyprevencióndelcrimen.
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Outside (transporte, contenedores, mercancía).
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v Navegaciónconectada.
v Trazabilidaddebienes.v Mantenimientopredictivo.
v Productividaddetrabajadores.v Seguridadlaboral.
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Salud.
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v Monitoreoytratamientodepacientesconenfermedadescrónicasyenáreasrurales.
v Mejoramientodecondicionesdesaludcomoactividadfísicaysueño.
v Seguridadlaboral.
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Vehículos.
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v Mejorasenseguridadyconfiabilidad.
v Mantenimientopredictivo.
v Modelosdepreciodesegurosporuso.
v Optimizacióndeoperacióndeflotas.
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube 1.Visualización 2.Analíticadedatos
5.Sensado 6.Acción/Decisión
3.Conectividad 4.Cobertura
FUNCIONES
1. Visualización2.Analíticadedatos
3.Conectividad
4.Sensando
5.Acción/decisión
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube 1.Visualización 2.Analíticadedatos
5.Sensado 6.Acción/Decisión
3.Conectividad 4.Cobertura
AzuredeMicrosof,AmazonWebServices,…
Operadorescelulares,SigFox,LoRa
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Arquitectura de una solución de IoT.
NodoIoT
Comunicación
Nube 1.Visualización 2.Analíticadedatos
5.Sensado 6.Acción/Decisión
3.Conectividad 4.Cobertura
DESAFIOS
1. Interoperabilidad2.Escalabilidad
3.Cobertura
4.Escalabilidad
5.Autonomía,interoperabilidad,seguridad,complejidad
6.Escalabilidad
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Internet de las Cosas en la Industria
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OT
UtilizaciónEficienciaConsistenciaContinuidadConfiabilidad
IIoT
ConectividadDatosAnalíticaOptimización
IT
Agilidad y VelocidadFlexibilidadReducción de costoVisión ComercialSeguridad
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Arquitectura de Internet de las Cosas en la Industria
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Sensores PLC
SCADADCS
GatewayIoTIndustrial
Almacenamiento Procesamiento visualización
ERP/MES
Instrumentaciónycontrol
Integración
InteligenciaClientes
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4. Big Data.
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Definición Big Data Bigdata(Volumen,Variedad,Velocidad)Esuntérminoquedescribeelgranvolumendedatos–estructuradosynoestructurados–quetienenlasorganizacionesactualmente.
Habilidadparahacerusoeinterpretarlosgrandesvolúmenesdedatosdeunavariedaddefuentes(redessociales,procesos,sistemasempresariales,dispositivos).“Turnbigdataintovalue”.
Loimportantenoeselgranvolumendedatos,sinoloquehacenlasorganizacionesconlosdatos.
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Big data: Volumen, Velocidad, Variedad
36Fuente:TeradataInc.2014
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Definición Analítica
Eselprocesodetransformacióndedatosendescubrimientos(insights)paratomarmejoresdecisiones.
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Fuente:CammJ.,etal.EssentialsofBusinessAnalytics.CengageLearning.2015
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Analítica
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ERP
CRM
Redessociales
IoT
ETL DataWarehouse
Infraestructuradedatos
Visualizaciónydashboards
MineríadeDatosytexto
Mineríadeprocesos
• Reportes• KPIs• Dashboards• Cuadrosdemando
• Riesgos• Deteccióndefraude• Segmentaciónclientes• Predicciones
• Descubrimientoprocesos• Análisisdeconformidad• Monitoreodeprocesos• PrediccionesFuente:Aguirre,Santiago.Cursoanálisisdedatos.PontificiaUniversidadJaveriana,2018
Analítica
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Caso estudio minería de procesos - compras
Unidades
SecretariaFacultadoUnidad
Proveedor
Solicitud AprobaciónSolicitud
Pedido AprobaciónPedido
EnvíoPedidoProveedorProveedor
SolicitudAprobada
SolicitudNecesidad
Suministros/Junta
Pedido
RecepciónBien
PedidoAprob
Tiempos A B C D E
2500SolicitudesdecompraanualesPresupuesto50millonesUSD
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Análisis de tiempo de ciclo y volumen
40
2452Anuales
<50%30días
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Ruta mas frecuente (Happy path)
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Demoras y reprocesos
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Aplicación: Caso proceso compras Cuellos de botella
Usuariosmayoresdemorasaprobación
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Aplicación: Caso proceso compras Productividad del personal
Comprasnacionales
Importaciones
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Dashboard Minería de Procesos
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5. IoT y Big Data en el mantenimiento y la gestión de activos
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SnappyData.io
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Definición Lastécnicasdemantenimientopredictivo(PdM)estándiseñadasparaayudaradeterminarlacondicióndelequipoenservicioafindepredecircuándosedeberealizarelmantenimiento.
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Losant.com
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Monitoreo de Condición Monitoreodecondiciones(o,coloquialmente,CM)eselprocesodemonitoreodeunparámetrodecondiciónenlamaquinaria(vibración,temperatura,etc.),paraidentificaruncambiosignificativoqueesindicativodeunafallaendesarrollo.
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Modelo de Internet de las Cosas y Big Data en la Gestión de Activos y Mantenimiento
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Fallasquesequierenevitar
DeteccióndeunaFallaIncipiente
Prediccióndela
ConsecuenciasProbables
Prediccióndeltiempodelafallafuncional
Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
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Modelo de Internet de las Cosas y Big Data en la Gestión de Activos y Mantenimiento
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Fallasquesequierenevitar
DeteccióndeunaFallaIncipiente
Prediccióndela
ConsecuenciasProbables
Prediccióndeltiempodelafallafuncional
Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
• Lafallaquedebeevitarseesuneventodefallaespecíficoconunacausadefalla asociada (modo de falla), para un elemento de equipo específico (oclasedeequipo)
• Típicamente estas fallas se identifican siguiendo alguna versión de lametodologíadeAnálisisdemodosyefectosdefalla(FMEA)
• Tenga en cuenta que no todos los modos de falla pueden predecirseutilizandotécnicasdemantenimientopredictivo
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DeteccióndeunaFallaIncipiente
Prediccióndela
ConsecuenciasProbables
Prediccióndeltiempodelafallafuncional
Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
• Requiererecolectaryanalizardatosprovenientesdelactivo• Lastécnicasdeanálisismascomunesson:
• Técnicasderegresión• TécnicasdeMachineLearning
• Requieretenerdatosdefallasparaanalizar
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Modelo de Internet de las Cosas y Big Data en la Gestión de Activos y Mantenimiento
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Prediccióndela
ConsecuenciasProbables Prediccióndel
tiempodelafallafuncional
Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
• Unavezquecomprendequeunafalladelequiposeencuentraen sus primeras etapas de desarrollo, pronosticar la posibleconsecuencia es importante para garantizar que se tome ladecisióncorrectaconrespectoacómoproceder
• Estas consecuencias deben actualizarse a medida que loshistóricosdelactivoseactualizan
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Prediccióndeltiempodelafallafuncional
Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
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Accióncorrectiva
recomendada
Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
• Determinarlamedidacorrectivamásapropiadaquedebetomarse• Utilizar lamejor informaciónquetenemoscomoresultadode
Big Data, Predictive Analytics y los modelos asociados paratomar una decisión mucho más informada con respecto alcursodeacciónmásapropiado
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Accióncorrectivatomada
SandyDunn,BigData,PredictiveAnalyticsandMaintenance-Assetivity
• Una vez se ha determinado que una falla va a suceder y secuenta con la informacióndequéhacerdebemos asegurarnosquelasaccionesapropiadasserealicen
• Si nuestros modelos nos dicen que debe tomarse una accióncorrectivaantesdeunafechaespecífica,estosereflejaráenlasfechas de vencimiento para la orden de trabajo en nuestrosistemadeGestióndeMantenimiento.
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Retos de la implementación exitosa Organizacionales SuficienciadeModelos/DatosConfianzaenlaInformación FaltadeDatosCosto Calidad/IntegridaddelosDatosEstablecimientodebeneficiosdelprogramademantenimientopredictivo
VolumendelosDatos
Conflictosdeprioridadesentredepartamentos(TIyOperaciones)
UsabilidaddelosModelos
Recursos:serequiereunconjuntoespecíficodehabilidades
ComplejidaddelosModelos
Implementación/Integración:impactoenelprocesoylaculturaorganizacional
SeguridaddelosDatos
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Ruta de Implementación
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Escogerunpardeactivosclavesenelproceso
Definirlasfallasquesequierendetectarapartirdelhistóricodefallasdelactivo
ImplementarlosnodosdemediciónIoTyGenerarloshistóricos
Diseñaryvalidarlosmodelospredictivos
AprenderyRetroalimentarelproceso
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Casos
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Caso Práctico: Subestaciones eléctricas en manejo de refrigerados – El Problema
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Caso Práctico: Subestaciones eléctricas en manejo de refrigerados – Arquitectura de la solución
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Caso Práctico: Subestaciones eléctricas en manejo de refrigerados – La prueba de concepto
SIEMENSSENTRONPAC3200 RASPBERRYPI2MODELB
MODBUSTCP
ALERTASENTELEGRAM
ANDROIDAPP
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Caso Práctico: Subestaciones eléctricas en manejo de refrigerados – La prueba de concepto
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